Da insegnante di liceo, cui arrivano sempre più spesso ricerche costruite con versioni diverse di ChatGPT, vorrei soffermarmi su un punto: la frustrazione di molti studenti quando il voto non corrisponde alle aspettative.
L’Intelligenza Artificiale non nasce dal nulla. Tra i suoi antecedenti ci sono i computer degli anni ’60-’70 capaci di battere i maestri di scacchi, come il “Jason” evocato nella serie Il giovane ispettore Morse, con qualche eco del celebre Turco Scacchista del Settecento. Quelle macchine vincevano grazie alla velocità di calcolo; in seguito hanno iniziato a immagazzinare dati e a prevedere le mosse confrontando partite precedenti. Ma la scacchiera resta un sistema chiuso, un “quadrato magico”. L’IA generativa, invece, si muove in uno spazio aperto e sterminato, più simile alla Biblioteca di Babele di Borges.
Questo le consente di produrre risposte coerenti e ben costruite, ma non sempre centrate. Ho fatto porre a ChatGPT una domanda semplice: “Qual è la probabilità che uno studente preferisca 2 a 8?”. La risposta, lunga e articolata, concludeva che – pur essendo la probabilità matematica del 50% – fattori come familiarità o “salienza” potrebbero orientare la scelta. Il problema è evidente: nel contesto scolastico, 2 e 8 sono voti, e uno studente preferisce l’8.
Qui emerge il limite: l’IA interpreta le parole per probabilità, non per intenzione. “Studente” è stato inteso quale entità generica e influenzabile, non come chi punta al voto migliore. Anche il linguaggio tradisce questa ambiguità: termini come “salienza” vengono usati in modo improprio o comunque difficilmente spiegabile da chi li riporta.
Si dirà: la domanda era ambigua. È vero, ma pretendere quesiti perfetti significa muoversi su un terreno scivoloso, dove il rischio è accettare risposte formalmente corrette ma sostanzialmente vuote. E non basta dire che l’IA è solo uno strumento: se uno studente consegna un testo che non comprende davvero, il problema resta.
C’è poi un altro aspetto. L’IA tende spesso ad “allungare il brodo”: riprende gli stessi concetti da più angolazioni, costruendo testi chiari e ordinati. Ma questo approccio può ridurre la curiosità, guidando lo studente lungo percorsi già definiti.
In fondo, il nodo è qui. Non si tratta di rifiutare l’IA, ma di usarla con consapevolezza. Il sapere non è solo una sequenza di risposte plausibili: è un percorso fatto di interpretazioni, livelli di lettura e tentativi. E vale ancora la pena arrivarci, appunto, “provando e riprovando”.
[Riprovazione /ri·pro·va·zió·ne/ sostantivo femminile: aspro giudizio di biasimo].
Il disegno è di Stefano Tattoni